| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 交通标志牌介绍 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 交通标志检测和识别研究的主要难点 | 第18-19页 |
| 1.5 论文结构 | 第19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 交通标志图像的预处理技术研究 | 第20-33页 |
| 2.1 图像增强技术 | 第20-25页 |
| 2.1.1 直方图均衡化 | 第20-21页 |
| 2.1.2 Gamma矫正 | 第21-22页 |
| 2.1.3 图像锐化 | 第22-24页 |
| 2.1.4 实验与分析 | 第24-25页 |
| 2.2 图像复原技术 | 第25-32页 |
| 2.2.1 自适应中值滤波 | 第27-29页 |
| 2.2.2 最小均方误差滤波 | 第29-31页 |
| 2.2.3 实验与分析 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 交通标志图像的检测与定位技术研究 | 第33-48页 |
| 3.1 基于HSV颜色空间的颜色分割 | 第33-41页 |
| 3.1.1 彩色模型介绍 | 第33-37页 |
| 3.1.2 颜色特征空间的选择 | 第37-38页 |
| 3.1.3 基于HSV颜色空间的交通标志粗分割 | 第38-40页 |
| 3.1.4 实验与分析 | 第40-41页 |
| 3.2 疑似区域预处理 | 第41-44页 |
| 3.2.1 形态学处理 | 第41-42页 |
| 3.2.2 二值图像连接操作 | 第42-43页 |
| 3.2.3 实验与分析 | 第43-44页 |
| 3.3 利用形状特征对交通标志区域进行精确定位裁剪 | 第44-46页 |
| 3.3.1 计算形状特征对交通标志区域进行定位裁剪 | 第44-46页 |
| 3.3.2 实验与分析 | 第46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于模板匹配的交通标志识别技术研究 | 第48-65页 |
| 4.1 模式识别与图像识别 | 第48-54页 |
| 4.1.1 模式与模式识别 | 第48页 |
| 4.1.2 模式识别系统 | 第48-49页 |
| 4.1.3 模式识别方法 | 第49-52页 |
| 4.1.4 图像识别 | 第52-54页 |
| 4.2 交通标志牌特征提取 | 第54-56页 |
| 4.2.1 投影特征 | 第54页 |
| 4.2.2 链码特征 | 第54-55页 |
| 4.2.3 不变矩特征 | 第55页 |
| 4.2.4 特征的选择 | 第55-56页 |
| 4.3 相似性度量 | 第56-58页 |
| 4.3.1 欧氏距离 | 第56-57页 |
| 4.3.2 马氏距离 | 第57页 |
| 4.3.3 Hausdorff距离 | 第57页 |
| 4.3.4 相关性系数 | 第57-58页 |
| 4.3.5 相关性度量方法选择 | 第58页 |
| 4.4 基于扩展HU不变矩和相关性系数的交通标志牌识别 | 第58-64页 |
| 4.4.1 扩展HU不变矩特征提取 | 第58-60页 |
| 4.4.2 基于相关性系数和扩展HU不变矩的标志牌识别 | 第60-62页 |
| 4.4.3 实验与分析 | 第62-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
